在商業世界裏，「年度總結」既是對一年成果的披露，也是對未來趨勢的展望。2023這一年，即便對向來習慣變化的科技行業而言，都堪稱「巨變的一年」。
時間撥回2023年年初，大模型的火熱成爲了引發這場巨變的「導火索」。一時間，從千模大戰到百模大戰，從殺手級應用到AI原生應用，從大卷參數的千卡千億大模型再到深入行業強調實用的小模型......
僅僅是大模型一個領域，就讓無數英雄競折腰——大公司、創業者、投資人乃至每一個普通人，都感受到前所未有的焦慮與變化。
這種感受其實在多年以前，計算機專家吳軍就曾在他的《浪潮之巅》裏這樣形容：
“那些有幸親曆了全部或部分信息革命曆史的人，他們都在自己年富力強時幸運地趕上了信息革命的大潮，那是人類曆史上科技進步最快，財富增長最多的人。但尚未投入到技術大潮的年輕人也不必擔心錯過了一個曆史機遇，因爲新的一場更深刻的智能革命已經拉開了序幕，那將是人類曆史上有一個偉大時刻”。
毫無疑問，我們正處于科技行業的又一個「偉大時刻」。大模型殘酷的叢林競爭、雲計算的破碎與重組、智能手機的行業回暖與新內卷、AI芯片所掀起的軍備競賽、XR行業的iphone時刻以及行業頂流「人形機器人」的火熱......
2023年究竟發生了什麽？2024年又將往何處去？「矽基研究室」通過盤點國內外科技界大佬們的年末總結（注：年末總結指的是年度信、最新采訪實錄等一線資料），試圖從這些原汁原味的觀察中厘清過去，展望未來。
這五個關鍵詞分別是：「洗牌」、「常識」、「聚焦」、「一把手工程」、「挑戰」。
關鍵詞一：洗牌
“除了大廠，中美加起來應該可以支撐五六家左右。”——創新工場董事長兼CEO、零一萬物CEO李開複
過去一年中，中國科技企業的創始人們被反複問及的一個問題可能是：“你預測未來行業最終的贏家有哪些？你會是其中的一員嗎？”
這種對行業座次的焦慮背後，其實是對技術壁壘的追問。去年5月，一份流傳甚廣來自谷歌研究員的吐槽至今仍讓許多人記憶猶新：「我們沒有護城河，OpenAI也沒有」。而後，對于「何爲技術壁壘」的討論在科技圈熱議，錢很重要，人也很重要，時間、算力、數據、算法、場景、成本、可靠性，各類競爭要素被一字排開。
沒有人願意錯過，但所有人都恐懼落後。
前谷歌總部科學家，也是中國早期人工智能企業出行問問的創始人李志飛，從矽谷考察回來後，發現中國大模型的競爭更加激烈了：
“中國的競爭是美國的10倍。很簡單，因爲中國的創業者規模是美國的2倍，客單價又是美國的1/5，所以做除法，競爭的激烈程度就是10倍。”李志飛說。
競爭不是一道數學題。比起年初入場時的不確定性，許多大佬在年末總結給出的預測是務實的。經曆了「套殼風波」後的零一萬物，其創始人李開複在最新接受《The Information》的采訪中提到：“中國，我們最終只有幾個大贏家，還有部分企業可能會體面地退出，但大多數企業要麽半途而廢，要麽轉向更實際的目標，比如爲特定行業構建應用和解決方案，而不是單純地追求大模型的研發。”
這背後指向一個趨勢：當底部模型能力逐步走向同質化，經曆了2023年的野蠻生長後，從新事物走向常態的大模型會已經曆了一個祛魅的完整周期，2024年行業或將迎來格局的初步落定。
大廠與創業者間的關系一直十分「暧昧」，移動互聯網時代的合縱連橫在今天的大模型時代複現。曾經作爲「超級買家」的BAT，不單積極布局自己的大模型生態，同時也在押注獨角獸。
據機構IT桔子的統計，2023年誕生的AIGC及大模型相關的獨角獸有5家，分別爲智譜AI、百川智能、Minimax名之夢、零一萬物、光年之外（年內新晉，但之後被並入美團）。其中，除零一萬物之外，4家已是騰訊的囊中之物。智譜AI背後，則站著騰訊和阿裏。
這群被時代選中的幸運兒們，能否如OpenAI一樣成爲巨頭間的幸運兒？巨頭們又該如何平衡與創業者之間的關系？在2024年，這些問題將會得到進一步的解答。
關鍵詞二：常識
“不要試圖挑戰商業世界的基本法則。”——OpenAI創始人Sam Altman
“我多麽希望有人能早點告訴我這些。”前幾天，Sam Altman在自己的社交媒體平台上分享了自己創業的17條箴言，引發了諸多創業者的共鳴。在這些雞湯背後，「不要試圖挑戰商業世界的基本法則」這一條或許是許多科技從業者感受最深的。
商業世界的基本法則，就是商業常識，思考PMF、思考商業模式、思考規模化、思考「如何才能賺錢」的一切。
在極度商業化的今天，科技的進步和商機是分不開的。尋求商業化，很多時候既是創業者創業第一天就信奉的准則，也是許多行業走向拐點的關鍵。妙鴨相機前産品負責人張月光在接受采訪時就說：“AI的本質是工廠，是腦力革命的創造。工廠生産的貨品如果第一天賣不出錢，以後也賣不出去。”
做大規模，擴充生態，才能均攤成本，但科技企業享受規模化並沒有想象中那麽簡單。作爲頂尖學者下場創業的代表，月之暗面創始人楊植麟在自己的年度總結裏分享了一個關于「真實規模化」的概念。
在他看來，任何虛僞甚至反規模化的行爲都不值得去做。這篇簡短的總結裏戳中了大模型行業的一些亂象，比如通過構造榜單領域內數據打榜是虛假的規模化，命題作文式的、以訓練千億萬億參數量模型爲目標的工作是虛假的規模化。
尊重商業常識，聚焦業務與用戶需求本身，這可能是2023年的創業者們踩過諸多大坑而換來的血淚教訓。
同樣回歸常識的還有消費硬件行業。VR行業的遇冷，頭部廠商戰略收縮，行業正在重新思考需求與産品的匹配。PICO的管理層在11月的內部信中提到，將「關注業務的技術競爭力和長期發展，而不是以短期銷量爲導向」。
而對捱過寒冬，越過山丘後的智能手機行業而言，當行業內卷已成爲常態，又恰逢蘋果新品稍顯乏力的契機，在手機高端市場上，對華爲、榮耀等國産手機廠商而言，如何進一步做長長板，攻破諸多的不可能，實現真正的「遙遙領先」，才是關鍵。
就像去年榮耀獨立三周年時，CEO趙明對諸多「不可能」的回應：“不可能走出與生俱來的定義，不可能超越行業預設的邊界，更不可能打破世界已有的認知。世界很小，榮耀無力打破，但這並非世界原本的樣子。世界很大。”
關鍵詞三：聚焦
“解決問題其實不難，關鍵是如何在一大堆問題中找出最核心問題，不要被不重要的問題（噪音）幹擾思路與牽絆步伐。”——騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧産業事業群CEO湯道生
收縮、轉型、精准——這是第三個關鍵詞「聚焦」背後的拆解。
過去一年，新的科技浪潮裏，湧現出無數的玩家，但在熱鬧的競爭下，轉型與收縮也在同步進行。
雲廠商巨頭們可能是這股浪潮裏最先體驗到「冷熱交替」的人。過去一年，阿裏雲已更換了3位CEO，持續動蕩間，組織架構經曆多次調整，與集團的關系也經曆了先分後合的變化。
組織變動只是理解云計算廠商們「轉型」的一個縮影。此前我們曾在《互聯網云廠商的「新煩惱」：如何在痛苦磨底中講AI故事？》中其進行過系統分析，市場對當前互聯網雲廠商的關注主要集中在兩點：一是從2021年開始進入調整期的互聯網云廠商們短期增速是否已經觸底，何時實現復甦？二是隨著AI與云的深入，AI在業績端的貢獻如何量化以及如何看待雲廠商們後續的成長性？
經歷了2023年的轉型，云廠商們在2024年給自己找到的關鍵詞就是「聚焦」。
騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧産業事業群CEO湯道生曾提到：“解決問題其實不難，關鍵是如何在一大堆問題中找出最核心問題，不要被不重要的問題（噪音）幹擾思路與牽絆步伐。”阿里巴巴集團CEO和阿里云智能集團CEO吳泳銘也頻繁提及阿裏雲的戰略定位是是：「AI驅動、公共云優先。」
在大模型行業裏，模型的垂直化與專業化將成爲趨勢。360集團創始人周鴻祎在一次采訪中總結了2024年的行業走向，大模型一方面追求「大」，但另一方面也會追求「小」。在垂直化上，大模型將走向：行業垂直化、企業垂直化、專業垂直化、小型垂直化、分布式垂直化、專有垂直化。
關鍵詞四：一把手工程
“擁抱AI時代，需要一把手來驅動”。——百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏
中國科技界很長時間沒有過這樣的時刻了，一把手親自現場瞄准同一個目標——沒有人想要錯過大模型的浪潮。用流行的段子來說：“2023年，流行一把手做大模型。”
一些流傳的故事可以印證這一點。比如已經「隱身」的字節跳動創始人張一鳴在大模型浪潮初期開始看人工智能論文了，分享自己的論文學習心得和對ChatGPT的思考。大廠各項目的一號位們爲了大模型，也親自下場盯項目。
前不久百度創始人李彥宏就在演講中公開表示：“擁抱AI時代，需要一把手來驅動”。
一般來說，一把手親自下場專注某項業務，這至少代表了兩個趨勢：一是該業務的前景足夠廣闊，如果不冒險加入，自己就會被顛覆。二是大環境遇冷，必須依靠轉型收獲增長。
從這一點來說，大模型之于科技巨頭們，正有上述兩重意義。一方面，大模型的出現爲大廠們帶來了重構新商業模式的可能；另一方面，在互聯網市場整體遇冷的當下，大模型爲它們提供講述新故事的機會。
但需要指出的是，並非是所有一把手們親自下場都可以一舉成功。如果判斷失誤、公司內部整體慣性太大，改革都會遭遇挫敗。畢竟，一把手出場總會力圖調動更多的資源，也會帶來更大的風險。
關鍵詞五：挑戰
“與其做低質量的監管，不如不要監管。”——計算機科學家吳恩達
一邊是樂觀技術派的技術狂奔，另一邊則是悲觀派強調技術監管。
過去這一年間，隨著生成式人工智能的發展，如偏見、假新聞、用戶安全等一系列監管與倫理爭議也越發凸顯。一面是AI末世論，代表人物如馬斯克，呼籲更多監管。另一方面，則是技術樂觀派。計算機科學家吳恩達在最近接受金融時報采訪時表示，人工智能末日論非常荒謬，AI監管將會阻礙AI技術本身的發展。
在他看來，與其做低質量的監管，不如不要監管。斯坦福大學HAI聯合主任李飛飛也在預測中提到，2024年，人工智能政策將值得關注，“我們需要安全、可靠和可信賴地開發和使用人工智能”。
越來越多的科技企業面臨收縮的監管環境。以OpenAI爲例。此前就因安全性引發內部的「宮鬥政變」，有媒體還總結了chatGPT吃過的官司——從作家到律師，再到被收集個人信息的普通人，大量訴訟下，爭議重重
各國也陸續對AI技術的監管做出回應。去年6月，在漫長的拉鋸戰中，歐洲議會終于通過了《歐盟人工智能法案》。7月，中國首個生成式AI監管文件——《生成式人工智能服務管理暫行辦法》也來了。
可以肯定的是，在AI2.0時代的早期，未來如何更好地在技術商業化落地與技術向善間尋找平衡，將會是2024年，也是科技發展的永恒課題。
誠然，沒有人能預測未來，特別對瞬息萬變的科技行業而言，適者生存是更樸素的道理。經歷了2023年的去僞存真，2024年究竟是泡沫褪去，還是依舊喧囂，我們無法給出准確的答案。但至少從上述五個關鍵詞來看，更多的共識正在形成。 -[文 : 矽基實驗室*作者 : 山核桃/钛媒體]
